Informatique - Apprentissage automatique

Les scientifiques utilisent l'apprentissage automatique pour optimiser la synthèse des matériaux et améliorer l'efficacité.

PromSec optimise les invites pour générer du code sécurisé et fonctionnel avec les LLM.

Une méthode pour améliorer les modèles d'apprentissage automatique qui gèrent des données corrompues.

Une méthode pour mesurer l'équité et l'incertitude dans les processus de prise de décision.

Un aperçu de la gestion des stocks quand la demande est imprévisible.

Michel-Ange évalue les modèles de langage sur leur capacité à raisonner à travers de longs contextes.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des résultats de clustering grâce à des explications contrefactuelles.

Explorer comment l'apprentissage fédéré booste l'efficacité de l'IA et la vie privée.

Un nouveau cadre améliore la reconnaissance vocale en modélisant efficacement les relations sonores.

Stratégies pour faire des choix plus intelligents dans des conditions incertaines.

Un nouveau cadre améliore la façon dont les modèles linguistiques interagissent grâce à des invites itératives.

Présentation de HEDGTC pour une meilleure analyse des données spatiotemporelles.

Cet article parle des méthodes de données axées sur la vie privée en utilisant l'apprentissage fédéré et le transfert profond de hachage.

Améliorer la performance du Q-learning avec des retours corrompus dans des applis du monde réel.

Une nouvelle méthode utilisant des réseaux de neurones pour calculer les valeurs propres dans de grandes matrices.

Une nouvelle méthode accélère le traitement dans les modèles de langage géants pour de meilleures performances.

Explorer comment les KAN améliorent les solutions pour les défis de contrôle optimal dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles de langage en simplifiant les infos externes.

Apprends comment le réglage des préférences aligne les modèles avec les retours des humains.

Le cadre Learn2Aggregate booste l'efficacité en programmation linéaire entière mixte.

Une nouvelle méthode de masquage améliore la conversion vocale en séparant l'identité du locuteur de la phonétique.

Une nouvelle approche améliore les processus d'apprentissage fédéré pour une meilleure transmission de données.

Un nouveau modèle améliore le traitement et l'analyse des textes sanskrits.

L'IA apprend des compétences de prise de décision en utilisant une approche humaine dans les jeux vidéo.

Une nouvelle méthode transforme les données tabulaires en binaire pour générer des données synthétiques de manière efficace.

Le défi de découverte Volvo explore de nouvelles stratégies de maintenance prédictive pour les camions lourds.

Les entreprises font face à des menaces de confidentialité invisibles dans l'apprentissage fédéré à cause des changements dans la distribution des données.

La recherche explore des modèles avancés pour analyser des documents grecs historiques.

GIFFLAR améliore les prédictions des propriétés des glycans en utilisant des réseaux de neurones graphiques.

Un nouveau cadre pour identifier des concepts dynamiques dans des séquences de données évolutives.

Améliore l'engagement des clients avec des promos ciblées qui respectent les limites de l'entreprise.

Apprends comment les robots s'adaptent et gardent des connaissances grâce à l'apprentissage continu.

Présentation d'un cadre pour améliorer la classification de texte pour des données inconnues.

Examine comment les LLM changent l'écriture et la parole dans les milieux académiques.

Examiner le rôle de l'extraction de caractéristiques dans l'amélioration de l'interprétabilité du machine learning.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore les capacités de parkour des robots de manière sûre et efficace.

De nouvelles techniques améliorent la prévision précoce des problèmes de santé chroniques en utilisant les données des patients.

Une nouvelle approche combine la décomposition de domaine et les réseaux de neurones artificiels pour résoudre des problèmes complexes.

Explorer de nouvelles méthodes de détection de la démarche pour un meilleur diagnostic des troubles cérébraux.

Examen des attaques efficaces sur la classification automatique de modulation en utilisant le rapport d'or.